Ce projet propose une étude de cas sur la modélisation et l’analyse de réseaux sociaux à l’aide de Neo4j, une base de données orientée graphes. L’objectif est de comprendre les interactions entre utilisateurs, de détecter des communautés et d’extraire des informations pertinentes à partir des relations.
- Modélisation des utilisateurs et de leurs relations (amis, abonnements, etc.)
- Importation et visualisation des données dans Neo4j
- Requêtes Cypher pour l’analyse des réseaux (centralité, communautés, etc.)
- Python 3.10+
- Un environnement virtuel Python
- Clonez le dépôt :
git clone https://github.com/sftss/NEO4J_RS cd NEO4J_RS - Créez et activez l’environnement virtuel :
python -m venv .venv source .venv/bin/activate - Installez les dépendances :
pip install -r requirements.txt
- Lancez Neo4j et créez une base de données.
- Importez les données du projet dans Neo4j.
- Exécutez les scripts Python pour interagir avec la base et effectuer des analyses.
data/: jeux de données d’exemplegenerator.pyetimport.py: scripts Python pour l’import et la génération de donnéesmodele.cypher: scripts Cypher pour la création du modèle de graphe Neo4j